Nhận thấy được tầm quan trọng của việc ứng dụng khoa học dữ liệu vào ngành chăn nuôi nhóm chúng em đã quyết định chọn đề tài làm rõ: “Những ứng dụng của khoa học dữ liệu vào hệ thống chă
Tổng quan
1.Lý do chọn đề tài
Công nghệ thông tin tại Việt Nam ngày nay cũng dần phát triển và bùng nổ khiến cho việc thu thập một lượng lớn dữ liệu tăng lên nhanh chóng Mặc dù, nhiều thiết bị, công cụ, phần mềm được ra đời để phục vụ cho việc hỗ trợ thu thập, lưu trữ và khai phá dữ liệu, song với sự bùng nổ lớn mạnh của thông tin được thu thập đã vượt ngoài tầm kiểm soát của con người và không thể nắm bắt và xử lý chúng một cách kịp thời Vấn đề cần thiết bây giờ là cần phải có kỹ thuật khai phá một bộ dữ liệu lớn và đây cũng chính là mối quan tâm hàng đầu của các nhà nghiên cứu trong những năm gần đây Việt Nam là một đất với nhiều lĩnh vực và việc khai phá dữ liệu có thể được ứng dụng vào trong các lĩnh vực này cụ thể như tài chính, ngân hàng, kinh doanh, y tế, giáo dục… Đặc biệt, với tầm quan trọng của ngành chăn nuôi thì việc thì xử lý dữ liệu lớn cần phải được thực hiện nhanh chóng, triệt để và tránh mất nhiều thời gian Sự phát triển của các phần mềm và hệ thống công nghệ mới đòi hỏi chúng ta phải thích ứng kịp thời với sự phát triển này và thay thế những kỹ thuật xử lý thô sơ như trước. Chính vì thế, khai phá dữ liệu là công cụ phân tích giúp cho việc xử lý dữ liệu được diễn ra nhanh chóng và thông minh hơn; cho phép người sử dụng phân tích dữ liệu với nhiều góc độ khác nhau từ đó tổng kết các mối quan hệ đã được bóc tách.
Với tầm quan trọng của ngành chăn nuôi đối với sự phát triển của đất nước, việc ứng dụng khoa học dữ liệu vào trong lĩnh vực này là hoàn toàn cần thiết Việc nuôi trồng động vật không chỉ là việc cung cấp nguồn thực phẩm quan trọng cho con người mà còn mang lại nhiều lợi ích to lớn khác Vật nuôi là nguồn cung cấp thực phẩm chất lượng như thịt, trứng, sữa đáp ứng nhu cầu sức khỏe, dinh dưỡng của con người Không những thế chúng còn là người bạn đồng hành mang lại niềm vui, sự hạnh phúc cho con người Theo thống kê của Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Liên Hợp Quốc( FAO), ngành chăn nuôi chiếm khoảng 40% tổng sản lượng thực phẩm toàn cầu Cùng với sự tăng dân số và nhu cầu về thực phẩm cũng đang tăng nhanh chóng điều này đã tạo ra áp lực đối với ngành chăn nuôi đó là sản xuất ra nhiều sản phẩm chăn nuôi với chi phí thấp Chính vì mục đích này mà cần phải nghiên cứu để phát triển một hệ thống chăm sóc vật nuôi góp phần làm tăng năng suất, chất lượng sản phẩm không những thế còn tiết kiệm được chi phí Nhận thấy được tầm quan trọng của việc ứng dụng khoa học dữ liệu vào ngành chăn nuôi nhóm chúng em đã quyết định chọn đề tài làm rõ: “Những ứng dụng của khoa học dữ liệu vào hệ thống chăm sóc vật nuôi”; cụ thể qua những ứng dụng về giám sát sức khỏe vật nuôi, phối giống và chọn giống, quản lý chuồng trại, giám sát chất lượng thức ăn, nước uống của vật nuôi, phát hiện và điều trị bệnh cho vật nuôi.
- Phát hiện sớm các dấu hiệu bệnh tật hoặc vấn đề sức khỏe khác để người chăn nuôi can thiệp kịp thời và ngăn ngừa bệnh tật lây lan từ các cảm biến được gắn trên vật nuôi
- Phân tích về các đặc điểm di truyền của vật nuôi như khả năng sinh sản, sản lượng sữa và chọn lọc các cá thể có đặc điểm mong muốn để cải thiện chất lượng đàn vật nuôi
- Kiểm soát chất lượng thực phẩm thông qua các dữ liệu thu thập được
- Thu thập và phân tích dữ liệu về môi trường chuồng trại, từ đó có thể điều chỉnh môi trường chuồng trại sao cho phù hợp với nhu cầu của vật nuôi.
- Phát hiện sớm và dự đoán tình trạng bệnh tật, chọn lọc thuốc điều trị, giảm thiểu tác dụng phụ.
Xây dựng mô hình
Ứng dụng khoa học dữ liệu trong giám sát sức khỏe và kiểm soát số lượng vật nuôi
- Phân tích về các đặc điểm di truyền của vật nuôi như khả năng sinh sản, sản lượng sữa và chọn lọc các cá thể có đặc điểm mong muốn để cải thiện chất lượng đàn vật nuôi
- Kiểm soát chất lượng thực phẩm thông qua các dữ liệu thu thập được
- Thu thập và phân tích dữ liệu về môi trường chuồng trại, từ đó có thể điều chỉnh môi trường chuồng trại sao cho phù hợp với nhu cầu của vật nuôi.
- Phát hiện sớm và dự đoán tình trạng bệnh tật, chọn lọc thuốc điều trị, giảm thiểu tác dụng phụ.
II Xây dựng mô hình
1 Ứng dụng khoa học dữ liệu trong giám sát sức khỏe và kiểm soát số lượng vật nuôi
Ngành chăn nuôi là một ngành quan trọng trong nền kinh tế của nhiều quốc gia, trong đó có Việt Nam Để đảm bảo sức khoẻ và năng suất của vật nuôi, người chăn nuôi cần thường xuyên theo dõi, giám sát tình trạng sức khoẻ của chúng Tuy nhiên, với quy mô chăn nuôi ngày càng lớn, việc giám sát sức khỏe vật nuôi thủ công bằng mắt thường là không khả thi và kém hiệu quả Khoa học dữ liệu là một công nghệ tiên tiến có thể giúp giải quyết vấn đề này Khoa học dữ liệu cung cấp các công cụ và phương pháp để thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu một cách tự động và hiệu quả.
1.1 Thu thập dữ liệu sức khỏe, thể trạng của vật nuôi để có phương hướng, lộ trình chăm sóc phù hợp
- Sử dụng cảm biến (đeo hoặc không đeo) trên vật nuôi: Thu thập dữ liệu về các thông số sinh lý quan trọng, chẳng hạn như nhiệt độ cơ thể, nhịp tim, nhịp thở, huyết áp, dữ liệu về sinh lý, cảnh báo người nuôi về các vấn đề bệnh tật của vật nuôi, chu kỳ nhiệt độ, thức ăn và nước uống, yếu tố nào là quan trọng đối với năng suất,…
Hình ảnh minh hoạ cảm biến đeo ở bò sữa
- Sử dụng camera giám sát (camera AI): Thu thập dữ liệu về hành vi của vật nuôi, chẳng hạn như cách chúng ăn uống, đi lại, ngủ nghỉ, các hành vi, dấu hiệu sinh lý, để đánh giá sức khoẻ thể chất và tinh thần của vật nuôi
Hình ảnh minh hoạ camera giám sát
- Sử dụng camera ảnh nhiệt (camera hồng ngoại): thu thập các thông số về thân nhiệt, theo dõi phát hiện vật nuôi có bệnh liên quan tới tăng thân nhiệt, ví dụ như stress nhiệt, bệnh cúm, bệnh sốt rét , Từ đó, sử dụng chẩn đoán sàng lọc cơ bản các cá thể vật nuôi mắc bệnh từ đó giúp cho công tác kiểm soát dịch bệnh trở nên dễ dàng hơn Bên cạnh đó, trong mọi điều kiện thời tiết, camera ảnh nhiệt mang lại hiệu quả vượt trội cho các hệ thống quan sát an ninh.Thông qua đó giúp con người có thể đề phòng, phát hiện được các mối nguy hại tiềm ẩn như sự xâm nhập chuồng trại của kẻ gian, của các sinh vật lạ không thuộc bầy, làm chủ tình hình và kiểm soát an ninh một cách bí mật, hiệu quả nhất.
Hình ảnh minh hoạ sử dụng camera ảnh nhiệt
- Sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI): Sử dụng cùng với các công nghệ phần cứng để thu thập dữ liệu như: robot, cảm biến và thị giác máy Công nghệ AI có thể sử dụng để quan sát vật nuôi Các thuật toán AI trở nên tinh vi, có khả năng theo dõi chính xác các trọng lượng riêng rẻ của từng cá thể được nuôi trong cùng trang trại, tự phân loại và định danh các cá thể trong bầy.
Ví dụ: Tại Việt Nam, Công ty Cổ phần Chăn nuôi và Sản xuất Thực phẩm C.P
Việt Nam đã ứng dụng khoa học dữ liệu để xây dựng hệ thống quản lý chăn nuôi thông minh Hệ thống này sử dụng các cảm biến, camera giám sát để thu thập dữ liệu về sức khỏe, thể trạng của vật nuôi Từ đó, hệ thống sẽ đưa ra các cảnh báo bất thường về sức khỏe của vật nuôi, giúp người chăn nuôi phát hiện và xử lý kịp thời.
Việc thu thập dữ liệu về sức khỏe và tình trạng của vật nuôi nhờ việc ứng dụng cảm biến, camera giám sát, camera ảnh nhiệt và trí tuệ AI giúp người nông dân không những giảm chi phí, khối lượng công việc trực tiếp ở chuồng trại mà còn tăng được chất lượng và độ tin cậy của các dữ liệu thu thập được Từ đó theo dõi sức khoẻ tổng thể của vật nuôi hiệu quả hơn
1.2 Lưu trữ, tổ chức lưu trữ dữ liệu thu thập được và đưa ra các cảnh báo bất thường
- Sử dụng Internet vạn vật (IoT):
+ Là công nghệ kết nối tất cả mọi thứ, cho phép robot, cảm biến, camera giám sát, camera ảnh nhiệt truyền dữ liệu và máy móc để cảnh báo người chăn nuôi nếu như có sự cố về vật nuôi.
+ Các dữ liệu thu thập được sẽ được chuyển thành thông tin qua thuật toán máy học và lưu trữ lại trong máy, dữ liệu đó có thể được tổ chức theo phân loại và định danh của từng cá thể trong bầy ví dụ như mỗi cá thể bò sữa sẽ có nhận dạng riêng biệt có tên, kèm theo hồ sơ sức khỏe, hồ sơ bệnh án, lịch sử tiêm phòng,
+ Từ đó giúp người nuôi có thể tự chủ, điều chỉnh mọi thứ để đạt được hiệu quả như mong muốn, cho phép người nông dân nắm được tình hình phát triển của vật nuôi qua từng giai đoạn.
Việc lưu trữ và tổ chức lưu trữ các thông tin vật nuôi trên máy sẽ hỗ trợ người chăn nuôi rất nhiều trong việc tìm kiếm các dữ liệu lịch sử để đánh giá quá trình tăng trưởng, phát triển của vật nuôi, tra cứu các tiền sử bệnh án, phát hiện các căn bệnh duy truyền, từ đó có phương pháp duy trì các thế hệ vật nuôi có sức khoẻ tốt cho năng suất cao.
1.3 Phân tích, xử lý dữ liệu sức khỏe, thể trạng của vật nuôi bằng các thuật toán và đưa ra đánh giá, gợi ý hướng chăm sóc vật nuôi trong thời gian tiếp theo
Các kỹ thuật thống kê cơ bản như trung bình, độ lệch chuẩn, phương sai, được sử dụng để mô tả các đặc trưng của các dữ liệu về sức khỏe, thể trạng vật nuôi đã thu thập được, chẳng hạn như cân nặng bình quân, tần suất sinh sản, tỉ lệ cá thể đực(trống), cái (mái), số lượng con non sinh ra trung bình hằng năm, Từ các kết quả phân tích, người nông dân sẽ hình dung được phương hướng chăm sóc sức khoẻ phù hợp như tăng khối lượng thức ăn nếu vật nuôi tăng trưởng chậm, điều chỉnh tỷ lệ đực cái trong bầy nếu mất cân bằng,
Ứng dụng khoa học dữ liệu trong việc phối giống và chọn giống
Khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu về các đặc điểm di truyền của vật nuôi, chẳng hạn như khả năng sinh sản, sản lượng sữa, hoặc khả năng chống chịu bệnh tật Dữ liệu này có thể được sử dụng để cải thiện chất lượng đàn vật nuôi bằng cách lựa chọn các cá thể có các đặc điểm mong muốn.
- Đánh giá di truyền và chọn lọc giống heo: Điển hình là phương pháp ước tính giá trị giống theo bộ gen, phương pháp này đã khắc phục được những hạn chế của các phương pháp chọn giống trước đó Việc chọn giống theo bộ gen được thực hiện dựa trên các nguyên tắc:
● Nguyên tắc 1: Lựa chọn quần thể tham chiếu (Reference Population) với số lượng lớn vật nuôi có các thông tin về giá trị kiểu hình và kiểu di truyền của nhóm cá thể này đã được xác định một cách chính xác.
● Nguyên tắc 2 : Xây dựng mô hình ước tính giá trị giống theo bộ gen cho đàn vật nuôi cần được chọn lọc với các thông tin về kiểu di truyền đã được xác định một cách chính xác.
● Nguyên tắc 3: Những cá thể để được chọn làm giống sẽ dựa trên giá trị giống ước tính theo bộ gen Độ chính xác của giá trị giống ước tính theo bộ gen phụ thuộc vào độ lớn của quần thể tham chiếu, hệ số di truyền của tính trạng chọn lọc và độ chính xác của giá trị kiểu hình quan sát được.
- Quản lý chu trình sinh sản: Để hỗ trợ, quản lý quá trình sinh sản của heo nái một cách có hệ thống hơn, Phân viện Chăn nuôi Nam bộ đã kết hợp với Công ty Geoviet để phát triển phần mềm HEOPRO_C Một số chức năng của phần mềm bao gồm: khai thác cơ sở dữ liệu (chức năng cho phép người dùng khai thác cơ sở dữ liệu đang được quản lý và xuất ra các định dạng thông dụng như Excel), quản trị hệ thống (chức năng cho phép thiết lập các thông số kỹ thuật cho từng cơ sở chăn nuôi, quản trị hệ thống và quản trị cơ sở dữ liệu).
Thực hành chọn giống trên phần mềm theo các bước sau:
- Chọn lọc heo giống theo giá trị giống tại cơ sở và theo ngoại hình.
Bước 2: Xây dựng bảng biểu quản lý đàn heo.
- Xây dựng hệ thống thẻ theo dõi heo tại chuồng và hệ thống sổ sách quản lý đàn heo.
Bước 3: Theo dõi, ghi chép số liệu.
- Hằng ngày, theo dõi ghi chép thông tin về sản xuất của heo vào hệ thống thẻ.
- Hằng tuần, cập nhật số liệu vào sổ theo dõi tổng hợp của đàn.
Bước 4: Nhập số liệu vào phần mềm.
- Hàng tuần, tiến hành nhập số liệu về phối giống, sinh sản của đàn heo vào phần mềm
- Đánh giá quá trình chăn nuôi hoặc ghi chép số liệu để kịp thời điều chỉnh.
Bước 5: Đánh giá khả năng sinh sản của đàn.
- Dựa vào mục báo cáo trong phần mềm để đánh giá khả năng sản xuất của đàn giống.
- Đánh giá khả năng sản xuất của cá thể, quần thể.
Bước 6: Đánh giá giá trị giống.
- Từ thông tin về sản xuất của đàn, dùng phương BLUP đánh giá giá trị giống.
- Dựa vào chỉ số giá trị giống để phân cấp đàn.
Bước 7: chọn lọc và xuất bán sản phẩm.
Từ kết quả của quá trình phân cấp đàn theo giá trị giống, tiến hành chọn lọc theo mục đích sử dụng Chọn lọc theo ngoại hình qua các giai đoạn để loại bỏ các cá thể có khả năng sản xuất kém.
- Phân tích dữ liệu về sản lượng, chất lượng sữa của bò sữa:
Hiện nay, con người đang sử dụng rất nhiều sản phẩm từ chăn nuôi, ngoài các sản phẩm như thịt, trứng thì sữa bò và các sản phẩm làm từ sữa chiếm vai trò quan trọng bởi nó cung cấp dinh dưỡng rất cao trong các hoạt động hằng ngày Vì thế các nông trại chăn nuôi, kinh doanh bò sữa ngày nay thường đánh giá sản lượng và chất lượng sữa thông qua khoa học dữ liệu, khoa học công nghệ Từ các dữ liệu thu thập được, ta có thể biết được sản lượng sữa trung bình trong ngày và các thành phần trong sữa cũng như chất lượng sữa Qua đó nắm bắt được vấn đề sức khỏe của những con có năng suất sữa thấp, từ đó cải thiện và nâng cao hiệu quả trong chăn nuôi bò sữa.
Ứng dụng khoa học dữ liệu trong quản lý chuồng trại trong chăn nuôi
Môi trường chuồng trại là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sức khỏe và sự phát triển của vật nuôi Các yếu tố môi trường cần được theo dõi trong chuồng trại bao gồm nhiệt độ, độ ẩm, chất lượng không khí, ánh sáng, tiếng ồn, Để thu thập dữ liệu môi trường chuồng trại, người ta có thể sử dụng các cảm biến, thiết bị đo lường và hệ thống thu thập dữ liệu tự động Các dữ liệu này được thu thập liên tục và được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu Từ đó, khoa học dữ liệu có thể được áp dụng để phân tích và giúp người chăn nuôi hiểu rõ hơn về môi trường chuồng trại.
3.1 Nhiệt độ và độ ẩm
- Nhiệt độ và độ ẩm là hai yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự phát triển của vật nuôi Nhiệt độ quá cao hoặc quá thấp đều có thể gây ảnh hưởng xấu đến sức khỏe vật nuôi Chất lượng không khí cũng cần được đảm bảo để tránh ô nhiễm và bệnh tật cho vật nuôi.
- Để giám sát nhiệt độ và độ ẩm trong chuồng trại, người chăn nuôi có thể sử dụng các cảm biến nhiệt độ và độ ẩm Các cảm biến này có thể được đặt ở các vị trí khác nhau trong chuồng trại để thu thập dữ liệu liên tục Dữ liệu này sau đó được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu và có thể được truy xuất bất cứ lúc nào.
Ngoài ra, người chăn nuôi cũng có thể sử dụng các thiết bị đo lường để kiểm tra nhiệt độ và độ ẩm trong chuồng trại Các thiết bị này có thể được sử dụng để đo lường tại một thời điểm cụ thể hoặc đo lường liên tục trong một khoảng thời gian nhất định
Ví dụ, biểu đồ dưới đây cho thấy sự thay đổi của nhiệt độ và độ ẩm trong một chuồng trại trong vòng 24 giờ.
Thời gian Nhiệt độ (độ C) Độ ẩm (%)
Từ biểu đồ này, người chăn nuôi có thể nhận thấy rằng nhiệt độ và độ ẩm trong chuồng trại dao động theo chu kỳ 24 giờ Điều này có thể là do sự thay đổi của ánh sáng và nhiệt độ bên ngoài Từ đó, người chăn nuôi có thể điều chỉnh môi trường chuồng trại để phù hợp với nhu cầu của vật nuôi.
- Công ty Cổ Phần Thương Mại và Sản Xuất Bao Bì ánh sáng đã ứng dụng khoa học dữ liệu để kiểm tra nhiệt độ và giám sát mức độ ảnh hưởng stress đến chăn nuôi gia súc, đặc biệt là heo Họ cho rằng ở heo việc Stress cực kỳ nguy hiểm Stress ở heo có thể gây ra một loạt vấn đề sức khỏe và hành vi Heo, giống như các loài động vật khác, có khả năng phản ứng với những tác động của nhiệt độ Khi heo bị stress, chúng có thể thể hiện những dấu hiệu và hành vi sau: thay đổi hành vi ăn uống: Heo có thể từ chối thức ăn hoặc không ăn đủ, dẫn đến giảm cân và sức đề kháng kém Thay đổi hành vi xã hội: Heo có thể trở nên tụt hậu xã hội, tức là không thể tương tác và giao tiếp với những con heo khác Thay đổi hành vi hoạt động: Heo có thể trở nên lười biếng, không muốn di chuyển và chơi đùa như thường lệ Tăng cường hành vi quấy rối: Heo có thể thể hiện hành vi như gặm cửa, chọc chân và đẩy nhau, nhằm giải tỏa stress. Stress ở heo không chỉ là một vấn đề đối với sức khỏe và trạng thái tinh thần của chúng, mà còn có thể ảnh hưởng đến chất lượng thịt và hiệu quả sản xuất Do đó, quản lý stress cho heo là rất quan trọng để đảm bảo chúng có môi trường sống và nuôi dưỡng tốt nhất.
- Công ty đã sử dụng thiết bị cảm biến được đặt trong vị trí cố định ở chuồng trại.
Họ đo được nhiệt độ heo có khả năng stress khẩn cấp khoảng 31°C đến 35°C Nhiệt độ mà heo có khả năng stress nguy hiểm khoảng 26°C đến 30°C Nhiệt độ cảnh cáo người chăn nuôi heo có khả năng stress rơi vào khoảng 24°C đến 27°C Nhiệt độ lý tưởng để nuôi heo khoảng 21°C đến 24°C Ở nhiệt độ này, heo được ăn ngon ngủ ngon, sức khỏe không bị suy giảm, dễ dàng cho thịt mỡ và có thể lớn nhanh, nếu người chăn nuôi biết cách chăm sóc và tắm rửa hằng ngày cho heo.
Stress nhiệt còn ảnh hưởng rất lớn đến khả năng sinh sản, khả năng sản xuất của đàn heo.
Cartmill (2001) chỉ số THI từ 72 trở lên thì tỷ lệ thụ thai giảm Khi thân nhiệt khoảng 40°C do nhiệt độ môi trường lên khoảng 32,2°C trong 72 giờ sau khi thụ tinh thì tỷ lệ đậu thai sẽ bằng 0%. Ảnh hưởng của chỉ số nhiệt ẩm trong 2 ngày trước khi phối giống đến tỷ lệ thụ thai của bò HF.
Duy trì nhiệt độ thích hợp cho gà theo từng lứa tuổi là vấn đề hết sức quan trọng Bởi gà từ khi bắt đầu nở đến 8 tuần tuổi khả năng điều tiết nhiệt kém nên sẽ cần mức nhiệt lớn Cụ thể:
Tuần 1: Nhiệt độ thích hợp cho gà từ 33-35°C.
Tuần 2: Nhiệt độ trong chuồng nuôi gà duy trì ở mức 31-33°C.
Từ tuần 3-8: Mỗi tuần giảm 2-3°C (tùy thuộc thời tiết bên ngoài) sao cho đến tuần 8 nhiệt độ chuồng nuôi rơi vào khoảng 15-20°C là tốt nhất.
Nhiệt độ nguy hiểm cho gà >30°C và Phân tích dữ liệu -> Kiểm tra chất lượng chăn nuôi Để giám sát chất lượng không khí trong chuồng trại, người chăn nuôi có thể sử dụng các cảm biến khí và hệ thống thu thập dữ liệu tự động Các cảm biến này có thể đo lường mức độ ô nhiễm của không khí trong chuồng trại, bao gồm các chất gây hại như khí CO2, khí NH3 và các hạt bụi.
Ứng dụng khoa học dữ liệu vào việc tăng cường an toàn thực phẩm
Ngành chăn nuôi sạch đang chuyển dần từ thị trường ngách nhỏ lẻ sang một thị trường đầy tiềm năng, triển vọng Dinh dưỡng đầy đủ chỉ là một phần cho sự thành công của một dự án và tổng thể những yếu tố như chất lượng con giống, chuồng trại và trang thiết bị, quản lý trang trại, kiểm soát sức khoẻ và phát triển nguồn nhân lực cần được kết hợp thành một chương trình chăm sóc nuôi dưỡng tối ưu để phát triển hệ thống chăn nuôi không kháng sinh toàn diện Chăn nuôi sạch không lệ thuộc vào phương pháp điều trị bệnh mà chủ yếu là tăng cường công tác phòng bệnh, xác định chính xác và nhanh chóng những thách thức trong quá trình chăm sóc nuôi dưỡng để chủ động ngăn chặn sự phát triển của mầm bệnh Khoa học dữ liệu có thể được ứng dụng trong quá trình chăm sóc nuôi dưỡng thông qua quá trình giám sát thức ăn của vật nuôi thông qua Internet vạn vật (Iot) tích hợp các công cụ
Quy trình chăn nuôi chính xác
- Cụ thể "Quy trình chăn nuôi chính xác" (Precision Livestock Farming–PLF) áp dụng cho vật nuôi gia súc và gia cầm.
*Đối với gia súc như heo:
Các dữ liệu thông tin từ chuồng nuôi nên được cập nhật liên tục và phân tích đầy đủ thực tế theo thời gian; nên được kết nối với các thiết bị cho ăn tự động, để cung cấp thức ăn tốt nhất cho vật nuôi dựa trên trạng thái sức khỏe của heo Thức ăn chăn nuôi thường được thiết kế theo nhóm khối lượng và nhu cầu, vì thế, việc cho ăn theo từng cá thể không hề dễ dàng do đó phải cần đến một số mô hình công thức và cách cho ăn (feeder) mới có thể cung cấp thức ăn từng con heo trong sản xuất thương mại.
Hệ thống này sẽ sử dụng thức ăn cơ bản, và sau đó trộn nhiều loại dinh dưỡng phù hợp cho từng con heo và cung cấp cho nó.
Máy cho heo ăn tự động
Quy trình: Thức ăn được chứa vào silo bảo quản – Silo có thể được kết nối với hệ thống cân điện tử giám sát chất lượng thức ăn cấp vào – thức ăn được đưa vào đường truyền vít tải xoắn và cấp lên phễu – Tại hộp nhận thức ăn có gắn một sensor để báo mức đầy – Khi mức thức ăn ở hộp định lượng cuối cùng đầy thì sensor sẽ ngắt điện – Thức ăn được thả xuống hộp định lượng bằng hệ thống ròng rọc và quả roi nâng lên hạ xuống
Hệ thống cho ăn chính xác cũng được cho là giúp một số phần của quy trình chăn nuôi trở nên tự động hơn bằng cách sử dụng công nghệ để theo dõi heo và quan sát cách chúng ăn và phát triển Tùy từng trường hợp mà máy tính sẽ quyết định hệ thống sẽ trộn hai hay ba loại thức ăn lại với nhau, từ tất cả thông tin chúng có Việc phân phối thức ăn cũng sẽ tự động, và các nhà chăn nuôi và chuyên gia dinh dưỡng sẽ
23 có vai trò mới trong mô hình này Hệ thống và mô hình chuẩn xác sẽ được phát triển dựa vào các thông tin hiện hữu như là lượng thức ăn tiêu thụ vào và hành vi con vật. Các nhà sản xuất sẽ thêm vào các cảm biến khác, như là cân cảm biến, mô hình để ước tính "hồ sơ dinh dưỡng" trở nên chính xác hơn, hệ thống cho ăn chuẩn xác (precision feeding) giúp các nhà sản xuất cung cấp đúng và vừa đủ các chất dinh dưỡng cần thiết.
- Mô hình ước tính hồ sơ dinh dưỡng khi nuôi heo thịt: Đây là một công cụ quan trọng giúp người chăn nuôi xác định nhu cầu dinh dưỡng của heo trong giai đoạn phát triển Mô hình này dựa trên các yếu tố như trọng lượng cơ thể, tốc độ tăng trưởng, tỷ lệ nạc và các yếu tố môi trường Mô hình này là một công cụ tham khảo, người chăn nuôi cần sử dụng mô hình này kết hợp với kinh nghiệm thực tế để xác định lượng thức ăn phù hợp cho heo
Biểu đồ tham khảo mô hình ước tính hồ sơ dinh dưỡng khi nuôi heo thịt
Giả sử một con heo thịt có trọng lượng 50kg, tốc độ tăng trưởng 0,7kg/ ngày và tỷ lệ nạc 55% Theo biểu đồ tham khảo trên, lượng thức ăn cần thiết cho con heo này là khoảng 4,2kg/ngày Tuy nhiên, nếu con heo này có sức khỏe tốt, ăn ngon miệng thì người chăn nuôi có thể cho con heo ăn nhiều hơn 4,2kg/ngày Ngược lại, nếu con heo này có sức khỏe kém, ăn không ngon miệng thì người chăn nuôi có thể cho con heo ăn ít hơn 4,2kg/ngày.
*Đối với gia cầm như gà:
Ngoài việc theo dõi sức khỏe thể chất của vật nuôi, phương pháp PLF có thể hữu ích trong việc đánh giá dinh dưỡng vật nuôi Hành vi cho ăn và uống là cần thiết cho sự tăng trưởng tối ưu của gà Việc giám sát lượng nước tiêu thụ của gà kết hợp với phân tích tự động đã phát hiện những thay đổi hành vi trong kiểu uống nước ban ngày một ngày trước khi các triệu chứng thể chất của bệnh tiêu chảy xảy ra ở cùng loài
Giai đoạn phát triển Trọng lượng cơ thể (kg)
Tốc độ tăng trưởng (kg/ngày)
Lượng thức ăn cần thiết (kg/ngày)
Heo thịt chuẩn bị xuất chuồng (6-8 tháng)
50-100 0,7-1 50-60 4-5 động vật đó Hơn nữa, việc phát hiện tự động các biến thể trong hành vi cho ăn đã được chứng minh là đưa ra dấu hiệu về việc động vật có khỏe mạnh hay không.
Khi so sánh với gà mái tơ được cho ăn theo cách truyền thống, gà mái tơ được cho ăn chính xác sẽ mất ít năng lượng nhiệt hơn, rất có thể là do chúng được cho ăn liên tục, giảm thiểu nhu cầu dự trữ và huy động chất dinh dưỡng Vì vậy, việc ghi lại và giám sát hành vi cho ăn trong chăn nuôi gia cầm là rất hữu ích. Ứng dụng các cảm biến vào dự đoán hành vi ăn uống của gà:
- Dự đoán thời điểm gà cần được bổ sung thức ăn: Các cảm biến quang học có thể được sử dụng để phát hiện sự hiện diện của gà trong máng ăn Dựa trên dữ liệu này, người chăn nuôi có thể xác định thời điểm cần bổ sung thức ăn cho gà để đảm bảo gà luôn được cung cấp đủ thức ăn.
- Dự đoán lượng thức ăn mà gà sẽ tiêu thụ trong tương lai: Các thuật toán học máy có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu về hành vi ăn uống của gà trong quá khứ để dự đoán lượng thức ăn mà gà sẽ tiêu thụ trong tương lai Dự đoán này có thể giúp người chăn nuôi điều chỉnh lượng thức ăn cung cấp cho gà để đảm bảo gà không bị thừa hoặc thiếu thức ăn.
Cụ thể, quy trình dự đoán lượng thức ăn gà tiêu thụ trong tương lai
1 Thu thập dữ liệu: dữ liệu được thu thập từ cảm biến gồm các thông tin:
- Thời gian ăn của gà
- Lượng thức ăn tiêu thụ của gà
- Vị trí của gà trong chuồng trại (cảm biến trọng lượng)
- Nhiệt độ cơ thể của gà (cảm biến nhiệt)
- Tiếng kêu của gà (cảm biến âm thanh)
2 Phân tích dữ liệu: dữ liệu thu thập được được phân tích bằng các thuật toán học máy để tìm ra các mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến lượng thức ăn mà gà tiêu thụ.
3 Dự đoán lượng thức ăn: Dựa trên các mối quan hệ được tìm thấy ở bước 2, các thuật toán học máy có thể được sử dụng để dự đoán lượng thức ăn mà gà sẽ tiêu thụ trong tương lai như các thuật toán phân loại dùng để phân loại gà thành các nhóm dựa trên lượng thức ăn chúng tiêu thụ; thuật toán hồi quy sử dụng để dự đoán lượng thức ăn gà sẽ tiêu thụ trong tương lai.
4 Dự đoán của dự đoán phụ thuộc vào các yếu tố về chất lượng dữ liệu, công nghệ cảm biến, thuật toán học máy.
5 Đánh giá dự đoán: dự đoán là công cụ hỗ trợ người chăn nuôi, nên được cập nhật liên tục và thường xuyên để đảm bảo độ chính xác; dự đoán có thể tối ưu hóa lượng thức ăn cung cấp cho gà, giảm chi phí chăn nuôi, đảm bảo gà luôn được cung cấp đầy đủ thức ăn, tránh tình trạng thừa hoặc thiếu thức ăn, nâng cao hiệu quả chăn nuôi, tăng năng suất và chất lượng sản phẩm.
Ứng dụng khoa học dữ liệu trong việc điều trị bệnh cho vật nuôi
Chăn nuôi 4.0 hay còn gọi là chăn nuôi thông minh là ứng dụng công nghệ số vào trong quản lý chăn nuôi, dịch bệnh và an toàn sinh học giúp cải thiện năng suất, giảm giá thành và gia tăng lợi nhuận Đây là một quy trình sử dụng các thiết bị cảm ứng để thu thập và phân tích dữ liệu bằng các các thuật toán từ đó đưa ra các mô hình dự đoán giúp các nhà quản lý chăn nuôi ra các quyết định chính xác và kịp thời Thông qua việc thu thập số liệu về thời gian và tần suất nhai lại của bò sữa bằng thẻ đeo điện tử, hệ thống đã giúp các bác sĩ thú y sẽ biết được chính xác thời gian lên giống của bò cái để phối giống, phân tích dữ liệu nhai lại cũng giúp phát hiện bệnh từ rất sớm để công tác điều trị được hiệu quả cao nhất Công nghệ số cũng được ứng dụng vào trong quản lý an toàn sinh học thông qua việc đo lường và phân tích sự dịch chuyển của công nhân trong trang trại heo để giảm thiểu rủi ro truyền bệnh do việc dịch chuyển không an toàn của công nhân trong trang trại heo Tuy nhiên, để công nghệ số phát huy hiệu quả trong chăn nuôi, thì công nghệ này phải thân thiện với người dùng, thu thập và cho kết quả chính xác, liên tục theo thời gian thực.
5.1 Phát hiện bệnh sớm trên vật nuôi
Thu thập dữ liệu sức khỏe:
● Theo dõi chỉ số sức khỏe: Sử dụng cảm biến và thiết bị theo dõi sức khỏe vật nuôi, như vòng cổ thông minh, để ghi lại dữ liệu về nhịp tim, hoạt động, và thậm chí là giấc ngủ.
● Phân tích dữ liệu sức khỏe: Áp dụng phương pháp phân tích dữ liệu để đánh giá thói quen và biểu hiện sức khỏe của vật nuôi, từ đó nhận diện sớm bất kỳ biểu hiện của bệnh lý hoặc vấn đề sức khỏe.
Hệ thống dữ liệu y tế:
● Tổ chức dữ liệu bệnh án: Xây dựng hệ thống quản lý bệnh án điện tử cho vật nuôi, giúp theo dõi lịch sử y tế và chu kỳ tiêm phòng.
● Dự đoán bệnh lý: Sử dụng mô hình học máy để dự đoán khả năng mắc bệnh dựa trên dữ liệu y tế trước đó.
● Dữ liệu ăn uống: Ghi lại thông tin về chế độ ăn của vật nuôi để đảm bảo chúng nhận đủ dưỡng chất cần thiết.
● Phân tích dinh dưỡng: Áp dụng phân tích dữ liệu để theo dõi sự phát triển và cân nặng của vật nuôi, từ đó nhận biết các vấn đề dinh dưỡng.
● Cảm biến môi trường: Sử dụng cảm biến để giám sát các yếu tố môi trường như nhiệt độ, độ ẩm, và chất lượng không khí.
● Phân tích dữ liệu môi trường: Đánh giá cách môi trường ảnh hưởng đến sức khỏe của vật nuôi và xác định các tác nhân có thể gây nguy cơ.
Dự đoán bạn truyền nhiễm:
● Theo dõi dữ liệu nguồn cội: Sử dụng dữ liệu về nguồn cội và lịch sử tiếp xúc để dự đoán khả năng lây nhiễm bệnh.
● Mô hình dự đoán: Phát triển mô hình dự đoán về nguy cơ lây nhiễm và lan truyền bệnh trong cộng đồng vật nuôi.
Ví dụ: Quản lý và phát hiện sớm dịch bệnh ở bò sữa
Trong chăn nuôi nói chung hay chăn nuôi bò sữa nói riêng, phát hiện và chẩn đoán bệnh sớm là một yếu tố quan trọng, giúp giảm chi phí điều trị, giảm các tác hại bất lợi do bệnh gây ra (Stangaffero và cs., 2016) như thời gian hồi phục sau bệnh, thời gian ngừng sản xuất sữa Thông thường, khi bắt đầu bị nhiễm bệnh cá thể bò sữa sẽ trải qua thời gian ủ bệnh, thời gian này dài hay ngắn tùy theo mầm bệnh nhưng có thể kéo dài từ vài ngày đến vài tuần Sau đó mới đến thời gian xuất hiện các biểu hiện lâm sàng, trong chăn nuôi bò sữa, một trong những biểu hiện lâm sàng của nhiều bệnh là giảm sản lượng sữa khai thác hàng ngày Khi bị nhiễm bệnh hoạt động nhai lại của bò sẽ giảm trước khi xuất hiện các triệu chứng lâm sàng khác nhiều ngày, thẻ đeo điện tử của thiết bị HeatTime® Pro+ sẽ đo lường và ghi nhận mức giảm của hoạt động này sau đó truyền về máy tính trung tâm để phân tích và phát hiện những bất thường vì số liệu ghi nhận khác với mô hình chuẩn của từng cá thể, xuất ra cảnh báo tức thì giúp cho các bác sĩ thú y và quản lý trang trại phát hiện những bất thường trên từng cá thể bò sữa, thông qua các ứng dụng được cài đặt trên các thiết bị di động như điện thoại thông minh hay máy tính bảng.
Mô hình hoạt động nhai lại của bò sữa trước, trong và sau chẩn đoán và điều trị thông qua hệ thống HeatTime® Pro+ ; (1) Hoạt động nhai lại giảm trong giai đoạn ủ bệnh; (2) Hệ thống gửi cảnh báo cho bác sĩ thú y, cá thể bò sữa được chẩn đoán bị viêm vú và được điều trị sớm bằng kháng sinh, (3) Giai đoạn hồi phục sau điều trị; (4) Hoạt động nhai lại hồi phục như bình thường.
5.2 Dự đoán tình trạng bệnh cho vật nuôi
Dự đoán tình trạng bệnh tật là một khía cạnh quan trọng của việc áp dụng khoa học dữ liệu vào điều trị bệnh cho vật nuôi Dưới đây là một số cách mà khoa học dữ liệu có thể được sử dụng để dự đoán tình trạng bệnh tật ở động vật:
Thu thập dữ liệu Y tế:
+ Xây dựng hệ thống để thu thập dữ liệu y tế đầy đủ về vật nuôi, bao gồm triệu chứng bệnh, lịch sử y tế, và kết quả các bài kiểm tra y tế.
+ Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả cảm biến, bệnh án điện tử, và thông tin lịch sử y tế, để tạo ra một nguồn dữ liệu đa chiều.
Bệnh án điện tử vật nuôi
Mô hình dự đoán bệnh:
● Phát triển các mô hình dự đoán sử dụng thuật toán học máy và trí tuệ nhân tạo.
Dữ liệu từ lịch sử y tế, thông tin về chế độ dinh dưỡng, và các yếu tố môi trường có thể được sử dụng để đào tạo mô hình.
● Mô hình có thể dự đoán nguy cơ mắc bệnh và cung cấp thông báo sớm về các triệu chứng tiền lâm sàng.
Theo dõi thay đổi nhiệt độ và nhịp tim:
● Sử dụng cảm biến để theo dõi thay đổi nhiệt độ cơ thể và nhịp tim của vật nuôi. Những biểu hiện này có thể là dấu hiệu sớm của nhiều loại bệnh.
● Phân tích dữ liệu liên quan để xác định các biến đổi không bình thường và cảnh báo về khả năng mắc bệnh.
Giám sát thái độ và hoạt động:
● Sử dụng cảm biến hoạt động để theo dõi thái độ và mức độ hoạt động hàng ngày của vật nuôi Sự thay đổi đột ngột trong thói quen này có thể là dấu hiệu của vấn đề sức khỏe.
● Áp dụng phân tích dữ liệu để đưa ra thông báo nếu có bất kỳ biểu hiện không bình thường nào được phát hiện.
● Sử dụng dữ liệu gen để xác định yếu tố di truyền có thể tăng nguy cơ mắc bệnh. Các mô hình dự đoán có thể tích hợp thông tin này để cung cấp dự đoán về tình trạng sức khỏe của vật nuôi.
● Tích hợp thông tin gen với các dữ liệu khác để tạo ra một hình ảnh toàn diện hơn về nguy cơ bệnh tật.
Cảnh báo và quản lý rủi ro:
● Xây dựng hệ thống cảnh báo tự động để thông báo chủ nuôi và bác sĩ thú y về bất kỳ thay đổi đáng chú ý nào trong dữ liệu sức khỏe của vật nuôi.
● Phát triển kế hoạch quản lý rủi ro dựa trên dự đoán để giảm thiểu nguy cơ và tối ưu hóa điều trị.
Kết quả và kết luận
Kết luận
Khoa học dữ liệu là một công nghệ quan trọng có thể mang lại nhiều lợi ích cho ngành chăn nuôi Việc ứng dụng khoa học dữ liệu trong chăn nuôi sẽ giúp nâng cao năng suất, chất lượng sản phẩm, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả quản lý trang trại.
Những hạn chế
Tuy có nhiều ưu điểm, mang lại hiệu quả cao và tối ưu hoá việc quản lý, chăm sóc vật nuôi, trong việc ứng dụng khoa học dữ liệu trong chăn nuôi cũng còn gặp phải một số hạn chế, chẳng hạn như:
- Chi phí đầu tư ban đầu: Để ứng dụng khoa học dữ liệu trong chăn nuôi, các trang trại cần đầu tư cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng, mua sắm thiết bị và đào tạo nhân lực có kỹ năng và hiểu biết về khoa học, công nghệ
- Kỹ năng và kiến thức: Để khai thác hiệu quả các ứng dụng của khoa học dữ liệu trong chăn nuôi, các nhà chăn nuôi cần có các kỹ năng và kiến thức về khoa học dữ liệu.
Khuyến nghị
Để thúc đẩy ứng dụng khoa học dữ liệu trong chăn nuôi, cần có sự hỗ trợ của các chính sách và cơ chế khuyến khích từ phía Nhà nước Ngoài ra, các nhà chăn nuôi cũng cần nâng cao nhận thức về tầm quan trọng của khoa học dữ liệu và tích cực tìm hiểu, ứng dụng các công nghệ mới
Với những tiềm năng và lợi ích to lớn, khoa học dữ liệu được dự đoán sẽ là xu hướng phát triển tất yếu của ngành chăn nuôi trong tương lai.